世界模型(World Models)

世界模型，一项前沿的人工智能技术，旨在设计出能够自我更新的神经网络，其核心目标是理解和模拟环境，准确预测未来的观察和行动。在强化学习的框架下，序列模型，如长短期记忆网络（LSTM）或Transformer，是实现这一目标的关键工具。世界模型的优势在于它们能精细捕捉物理规律，并且支持自监督学习，使得模型在学习过程中更具效率。

人类与机器人在感知世界的方式上存在显著差异，人类通过连续的感知流来理解环境，而机器人则需要精细的模型来处理视频、音频和动作的输入输出。研究人员已经提出了创新性的解决方案，如视频-音频-动作大模型，它关注输入和输出的连续性，以提升模型的性能和一致性。

NExT-GPT的研究进一步拓宽了多模态语言模型的边界，探索了不同模态数据之间的相互作用。比如，STORM模型以高精度和快速训练闻名，相较于DreamerV3、IRIS和TWM等同类方法，它在效率和性能上更为卓越，其架构设计和对比分析为业界提供了宝贵的参考。

视频语言规划（Video Language Planning, VLP）则聚焦于将视觉-语言模型作为决策策略，通过输入任务指令和图像，模型能生成详细的视频行动计划。Dynalang则是另一个创新，它学习世界模型，无需环境先验，语言模型设计得简单而高效，使用LSTM作为基础架构。

Hieros/S5WM和S5模型结合了DreamerV3和S5的特性，特别强调层次化的想象，而S5模型简化了状态空间层，专为序列建模优化。S5的PyTorch实现提供了Transformer、RNN和S4模型之间的比较，展示了结构化的状态空间在序列处理中的威力。

DreamerV2是针对Atari游戏的离散世界模型，利用RSSM（Recurrent State Space Model）学习潜在动态。RSSM则是Hafner等人的工作成果，其在理解环境变化方面表现出色。

从DreamerV1到SWIM，这些模型从基础行为学习到基于视频的世界建模，不断进化，展现了人类视频输入下的世界理解能力。IRIS则通过Transformer实现了样本效率高的世界模型，预训练模型丰富实用。twm是一个基于Transformer的世界模型，通过10万次交互展示了其强大的学习能力。

MWM（Masked World Models）和TransDreamer则是分别在视觉控制和Transformer世界模型的强化学习应用上取得了突破，提供了新的研究视角和实践案例。

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